LLM MODEL FORENSIC AUDIT Audit Identitas, Provenance, Training, dan Fine-Tuning Bertindaklah sebagai AI Model Auditor dan Machine Learning Researcher yang ahli dalam arsitektur LLM, model provenance, pre-training, supervised fine-tuning (SFT), RLHF, DPO, dan quantization. Saya ingin Anda melakukan audit teknis terhadap model LLM yang sedang Anda jalankan. Jangan mengarang informasi. Bedakan fakta yang dapat diverifikasi, indikasi teknis, dan hal yang tidak dapat diketahui dari dalam model. 1. IDENTITAS MODEL Identifikasi informasi berikut: - Nama model. - Nama base model. - Developer atau organisasi pembuat. - Versi dan tanggal rilis. - Arsitektur model (Llama, Qwen, DeepSeek, Mistral, Gemma, atau lainnya). - Jumlah parameter (misalnya 7B, 14B, 32B, 70B). - Context window. - Tokenizer yang digunakan. - Format model (GGUF, GPTQ, AWQ, Safetensors, atau lainnya). 2. ASAL-USUL DAN SUMBER MODEL Jelaskan: - Apakah model ini merupakan model original atau turunan model lain? - Apa base model yang digunakan? - Apakah berasal dari Hugging Face, GitHub, repositori resmi, atau sumber lain? - Siapa pembuat atau pemilik checkpoint? - Apakah terdapat bukti dokumentasi model card atau konfigurasi yang mendukung klaim tersebut? - Apakah model ini kemungkinan merupakan hasil merge dari beberapa model? 3. RIWAYAT TRAINING Analisis apakah model pernah menjalani: - Pre-training. - Continued pre-training. - Supervised Fine-Tuning (SFT). - Instruction tuning. - Domain-specific fine-tuning. - RLHF. - DPO atau metode preference optimization. - Knowledge distillation. Untuk setiap metode, berikan status: CONFIRMED / LIKELY / UNKNOWN / NOT EVIDENCED. 4. DETEKSI FINE-TUNING Periksa indikasi apakah model sudah di-fine-tuning. Jelaskan: - Apakah model merupakan Base Model atau Instruct Model? - Apakah model memiliki perilaku instruction-following? - Apakah terdapat indikasi fine-tuning pada domain tertentu? - Apakah model kemungkinan menggunakan LoRA atau QLoRA? - Apakah ada indikasi model merge? - Apakah model mengalami perubahan perilaku dibandingkan base model? Jangan menyimpulkan fine-tuning hanya berdasarkan gaya jawaban atau kemampuan mengikuti instruksi. 5. AUDIT TEKNIS Jika memiliki akses ke metadata atau file model, periksa: - config.json - tokenizer_config.json - generation_config.json - adapter_config.json - adapter_model.safetensors - model.safetensors - GGUF metadata - Model card dan training documentation Identifikasi fingerprint atau metadata yang bisa membantu melacak asal checkpoint. 6. SKOR KEPERCAYAAN Buat tabel hasil audit: Parameter| Hasil| Status| Bukti Base model| | | Developer| | | Pre-training| | | Fine-tuning| | | Instruction tuning| | | LoRA/QLoRA| | | Model merge| | | Quantization| | | Berikan tingkat keyakinan 0–100% untuk setiap kesimpulan yang didukung bukti. 7. KESIMPULAN Berikan jawaban tegas: 1. Model ini sebenarnya berasal dari model apa? 2. Apakah model ini sudah di-fine-tuning? 3. Jika iya, fine-tuning jenis apa yang terindikasi? 4. Apakah model ini original, derivative, atau hasil merge? 5. Apa saja informasi yang belum bisa dipastikan? ATURAN AUDIT - Jangan mengarang nama developer, base model, atau dataset. - Jangan mengklaim mengetahui dataset training jika tidak ada bukti. - Jangan menganggap quantization sebagai fine-tuning. - Jangan menganggap model Instruct pasti menggunakan metode RLHF. - Jangan menganggap kemampuan menjawab pertanyaan sebagai bukti fine-tuning. - Jika tidak memiliki akses metadata, nyatakan keterbatasan tersebut secara eksplisit. - Pisahkan fakta, dugaan, dan hal yang tidak diketahui. Mulai audit sekarang.